Performanța codificatorului Deepseek este influențată în mod semnificativ de compoziția sa de cod de 87% și de 13% limbaj natural. Acest amestec unic permite modelului să exceleze în diverse sarcini de codificare, menținând în același timp o puternică înțelegere contextuală a limbajelor de programare.
Impactul compoziției codului
1.. Performanță de codificare îmbunătățită: Procentul ridicat de cod din datele de instruire permite Deepseek Coder să obțină rezultate de ultimă generație pe referințe de codificare precum Humeval și MBPP, scoruri atingând până la 90,2% precizie ** [1] [ 5]. Această performanță depășește multe modele existente open-source și proprii, ceea ce indică faptul că modelul este deosebit de adept în generarea de fragmente de cod precise.
2. Înțelegerea limbajului natural: includerea datelor de limbă naturală 13%, în principal în engleză și chineză, îmbunătățește capacitatea modelului de a înțelege și genera comentarii, documentație și instrucțiuni ale utilizatorilor. Acest context lingvistic este crucial pentru sarcinile care necesită nu doar generarea de coduri, ci și explicații sau interacțiuni în limbajul natural, ceea ce face ca modelul să fie versatil în diferite scenarii de programare [2] [4].
3. Conștientizare contextuală: Deepseek Coder folosește instruire la nivel de depozit, ceea ce îi permite să înțeleagă dependențele de fișiere încrucișate în cadrul proiectelor. Această capacitate este consolidată de datele extinse ale codului, ceea ce le permite să rezolve provocări complexe de codificare care acoperă mai multe fișiere în mod eficient [1]. Capacitatea modelului de a menține contextul pe secvențe lungi (până la 16.384 jetoane, extensibile la 128k **) își îmbunătățește în continuare performanța în proiecte software la scară largă [1].
4. Instruire completă în mijlocul (FIM): Această strategie de formare inovatoare permite modelului să genereze cod prin completarea lacunelor din blocurile de cod existente. Cantitatea substanțială a datelor de cod acceptă această caracteristică, îmbunătățind abilitățile de depanare și finalizarea codului modelului, care sunt esențiale pentru dezvoltatori [1] [3].
5. Reglarea instrucțiunilor: Modelul este supus reglării instrucțiunilor cu date suplimentare care includ atât instrucțiuni de cod și limbaj natural. Acest proces își perfecționează capacitatea de a răspunde cu exactitate la întrebările utilizatorilor și de a genera fragmente de cod relevante din punct de vedere contextual, folosind atât expertiza de codare, cât și capacitățile lingvistice [1] [5].
În rezumat, compoziția specifică a codului de 87% și a unui limbaj natural de 13% echipează codificatorul Deepseek cu un cadru robust pentru înțelegerea și generarea de conținut de programare în mod eficient. Acest echilibru nu numai că își îmbunătățește performanța de codificare, ci și asigură comunicarea eficientă în limbajul uman, ceea ce îl face un instrument puternic pentru dezvoltatori.
Citări:
[1] https://blog.preman.io/open-source-code-manguage-models-epseek-qwen-and-eyond/
[2] https://dataloop.ai/library/model/thebloke_deepseek-coder-67b-base-awq/
[3] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[4] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-6.7b-base
[5] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[6] https://arxiv.org/pdf/2401.14196.pdf
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-1.3b-base
[8] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-67b-instruct/